목적: 퇴행성 망막에서 상피망막(에피레티널) 보철기를 이식하여 망막신경절세포(retinal ganglion cells)를 직접 자극하는 방법은 망막색소변성증 또는 연령관련 황반변성 환자에서 시각 지각을 회복시키기 위한 인식된 전략이다. 다중전극배열(multielectrode arrays, MEA)을 이용한 실험실에서 최적의 자극-반응 패러다임을 규명하는 일은, 직접 망막신경절세포(RGC) 자극에 의해 유발되는 짧은 잠복기 스파이크(10 ms 이내)가 전기 자극기(electrical stimulator)에 의해 생성되는 자극 인공물(stimulus artifact)에 의해 가려지는 사실로 인해 복잡하다. 접근: 우리는 위상적 두드러짐(topographic prominence) 판별에 기반한 인공물 제거 알고리즘을 개발하였다. 여기서 자극 인공물 내에서의 두드러짐(prominence) 지속시간을 사용하여 제거를 위한 인공물을 식별하는 전략을 적용하고, 이후 가려진 스파이크를 명료화한 다음 표준적 역치(thresholding)로 정량화하였다. 주요 결과: 우리는 두드러짐 판별 기반 필터가 시뮬레이션 조건에서 신용할 만한 성능을 보이며, 단순하고 심지어 복잡한 잔여 인공물이 존재하는 상황에서도 무작위로 삽입된 스파이크를 성공적으로 분리함을 확인하였다. 또한 이 알고리즘이 변성 마우스 망막에서의 MEA 기반 기록에서 짧은 잠복기 스파이크를 성공적으로 분리할 수 있음을 보였다. 이때 자극 전극과 기록 전극 간 거리(distance)에 따라 자극 인공물의 진폭 및 주파수 특성이 달라졌다. 4개의 망막 패치에서 추출한 108개의 RGC에 대한 데이터셋에서 첫 스파이크(first spike) 탐지의 오탐(false positive) 및 미탐(false negative) 비율을 ROC 분석한 결과, 본 알고리즘의 성능은 국소 다항식 근사(local polynomial approximation) 전략(SALPA)을 사용하는 일반적으로 사용되는 인공물 제거 필터 알고리즘과 비교 가능함을 확인하였다. 의의: 우리는 위상적 두드러짐 판별의 적용이 진폭과 형태가 가변적인 자극 인공물을 제거하는 데 유효하고 유용한 방법임을 결론내린다. 또한 본 알고리즘은 SALPA와 같은 다른 인공물 제거 알고리즘에 대한 단독 또는 보조 수단으로 사용될 수 있음을 제안한다.

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